| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 全基因组关联研究介绍 | 第10-12页 |
| 1.1.2 两种假设(CDCV.CDRV) | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 第2章 相关理论知识概述 | 第18-24页 |
| 2.1 广义线性模型简介 | 第18-20页 |
| 2.1.1 广义线性模型的结构 | 第18页 |
| 2.1.2 常用的广义线性模型 | 第18-19页 |
| 2.1.3 score检验 | 第19-20页 |
| 2.2 关于基因的相关知识 | 第20-22页 |
| 2.2.1 基因模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 OR值 | 第21-22页 |
| 2.3 Score-Joint方法简介 | 第22-24页 |
| 第3章 罕见变异与复杂疾病的关联模型及检验统计量 | 第24-31页 |
| 3.1 关联分析模型 | 第24-26页 |
| 3.1.1 分组合并罕见变异 | 第24页 |
| 3.1.2 权重 | 第24-25页 |
| 3.1.3 logistic随机效应模型建立 | 第25-26页 |
| 3.2 score检验统计量 | 第26-31页 |
| 3.2.1 T_(?)检验统计量 | 第26-28页 |
| 3.2.2 T_(?)检验统计量 | 第28-31页 |
| 第4章 模拟研究及结果 | 第31-48页 |
| 4.1 产生模拟数据的方法 | 第31-34页 |
| 4.1.1 由logistic回归模型产生数据集 | 第31-32页 |
| 4.1.2 由SimRare软件产生数据集 | 第32-34页 |
| 4.2 模拟结果 | 第34-48页 |
| 4.2.1 由logistic回归模型产生数据集的结果 | 第34-45页 |
| 4.2.2 由SimRare软件产生数据集的结果 | 第45-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 附录1 | 第56-62页 |
| 附录2 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第66页 |